随着物联网、云计算、人工智能的快速发展，软件定义技术、边缘计算、新材料、新能源等技术逐步成熟， “未来主义智慧建筑”的发展迎来绝佳时机。在介绍未来主义建筑的起源、总结未来主义智慧建筑主要特征和发展趋势的基础上，探究新理念、新技术、新模式，并分析其价值重构，提出若干发展建议。
通过比较智慧城市的理论和实践图景，提出了智慧城市的标准化图景并定性分析了标准对智慧城市的作用与效果，标准化应提高社会、信息和物理三元空间的耦合关联度，标准对智慧城市的作用是更加多元的，其效果也是综合的。最后介绍了智慧城市标准化的实践情况。
随着互联网服务驱动网络架构的变革，人们对光接入网提出了新的要求，需要进一步具备智能、开放、服务化等特点，而传统的接入网架构与技术难以满足需求。在研究PON技术的发展趋势、分析国内外各标准化组织、权威机构的未来基于SDN/NFV的PON标准架构的基础上，将新技术切实地落实在应用场景和建设策略上，指导未来光接入网的业务发展和建设部署实施，以降低宽带和无线建设的总投资、降低能耗及更有利于未来运维的模式。
VoLTE是4G高清语音业务，在业务商用以后，出现业务感知问题定位难、处理时间长等运营难题。针对这些问题，在应用层部署了VoLTE端到端分析系统，目前该系统已正式投入使用，针对注册、接通、切换等环节进行了业务质量的探索，总结出多种问题分析方法。
智能穿戴设备逐渐走进用户的生活，目前儿童电话手表领跑智能穿戴市场。超过1亿人规模的幼儿园儿童及小学生群体是儿童电话手表的受众群体，可作为运营商新用户发展的目标人群。基于用户侧计费账单、计费详单及终端库等数据，对儿童电话手表用户的画像进行了深入研究，并基于研究结果在儿童电话手表及智能穿戴市场的发展和网络方面提出了建议。
互联网技术的快速发展，运营商4G技术的广泛使用以及5G技术的快速演进给人们带来便捷的同时，也使网络攻击等违法行为的规模及数量迅速增长，分布式拒绝服务攻击（DDoS）是最主要的威胁之一。其中网络层SYN Flood和UDP Flood是流量最大的2种攻击类型，并且SYN Flood大流量攻击数量从2018年1月以来显著增加。
SR技术通过扩展IGP协议实现segment信息的交互，进而实现基于业务、拓扑等的 SR-TE 流量工程，基于 TI-LFA FRR 可保障任意网络拓扑的高可靠性。SR在数据平面支持MPLS和IPv6 2种封装方式，既继承了MPLS技术的优势，又能适应IPv6、SDN等技术的发展，极大地降低了网络协议部署的复杂度。分析了基于IPv6协议的SRv6源路由技术，并探讨了SRv6的组网方案，为未来IPv6-only网络发展演进提供参考。
传统的智慧交通数据采集方式，包括交通调查、定点监测、摄像机摄像等，技术成熟且精度较高，然而其缺点也非常明显，采集范围小、成本高、施工周期长。而电信行业的大数据具有实时性强、数据量大、覆盖人群广、成本低廉、信息丰富等特点，可为城际交通和市内交通提供丰富的数据支持。基于移动网用户侧计费账单、计费详单以及XDR数据，给出了典型交通应用场景下的分析方法及应用案例。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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